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多Agent推荐系统及应用
多Agent推荐系统及应用

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工业技术

  • 电子书积分:8 积分如何计算积分?
  • 作 者:吴兵编著
  • 出 版 社:上海:同济大学出版社
  • 出版年份:2014
  • ISBN:7560855455
  • 页数:118 页
图书介绍:
《多Agent推荐系统及应用》目录

1绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意义 2

1.2推荐系统概论 3

1.2.1推荐系统的概念 3

1.2.2推荐系统的研究内容 4

1.2.3推荐系统研究与应用现状 5

1.2.4推荐系统面临的问题 8

1.2.5智能Agent与推荐系统 9

1.3本书的主要工作 11

1.3.1研究的内容 11

1.3.2本书的结构 12

2相关技术研究 14

2.1推荐系统 14

2.1.1推荐系统的分类 14

2.1.2推荐系统的主要算法 16

2.1.3推荐方法的评价 20

2.2 Agent技术 21

2.2.1 Agent的概念及应用 21

2.2.2 Agent的体系结构 23

2.2.3 Agent通讯语言 24

2.2.4多Agent系统的概念 26

2.2.5多Agent系统的交互与协作 27

2.3粗糙集理论 30

2.3.1粗糙集理论概述 30

2.3.2粗糙集理论基本概念及定义 31

2.3.3粗糙集理论的主要工作 33

2.4智能优化概念及方法 34

2.4.1进化计算概述 34

2.4.2智能优化的基本方法 35

2.4.3优化算法的基本工作步骤 36

2.4.4基于Agent的智能优化技术 37

2.5本章小结 38

3基于粗糙集及多属性效用的推荐研究 39

3.1引言 39

3.2现有推荐方法分析及问题提出 39

3.2.1现有推荐方法分析 39

3.2.2用户偏好研究 40

3.2.3个性化效用推荐问题的提出 40

3.3多目标决策概述 41

3.3.1多目标决策概念 41

3.3.2多属性效用理论 42

3.4 TOPSIS方法 43

3.4.1 TOPSIS方法概述 43

3.4.2 TOPSIS数学模型 43

3.5基于粗糙集的属性重要度识别 45

3.5.1粗糙集知识表达及基本概念 45

3.5.2属性依赖度 46

3.5.3属性重要度 46

3.5.4基于粗糙集的属性权重识别算法 46

3.5.5属性重要度权重算例分析 47

3.6基于粗糙集及多属性效用推荐研究 48

3.6.1基于粗糙集及多属性效用推荐工作方法 48

3.6.2基于粗糙集及多属性效用的推荐流程 49

3.6.3基于粗糙集及多属性效用的推荐系统框架 49

3.6.4基于可变精度粗糙集的用户偏好识别 49

3.6.5基于用户偏好的多属性效用推荐算法 52

3.6.6基于用户偏好的协同过滤推荐方法 53

3.6.7实验及分析 54

3.7本章小结 56

4基于BDI Agent的协作推荐研究 58

4.1引言 58

4.2现有推荐方法分析 58

4.2.1现有推荐方法的不足与挑战 58

4.2.2基于多Agent的推荐系统的优势 60

4.3 BDI模型及合同网概述 61

4.3.1 BDI模型 61

4.3.2合同网 63

4.4基于BDI Agent协作推荐模型 63

4.4.1 Agent的分工与职能 64

4.4.2基于协作推荐的改进合同网 65

4.4.3基于ACL的协作推荐合同网会话协议 66

4.4.4 BDI Agent工作逻辑 68

4.4.5协作推荐结果的生成方法 68

4.4.6协作权重设置及更新 68

4.4.7协作推荐系统框架模型 69

4.4.8实验及分析 70

4.5本章小结 72

5基于遗传算法的粗糙集属性约简研究 73

5.1引言 73

5.2信息系统属性约简问题概述 73

5.3粗糙集理论属性约简问题分析 74

5.3.1粗糙集理论 74

5.3.2粗糙集属性约简方法分析 74

5.3.3粗糙集属性约简相关概念及定义 75

5.3.4粗糙集求属性约简方法 77

5.4遗传算法分析 79

5.4.1遗传算法概述 79

5.4.2遗传算法相关概念及定义 80

5.4.3遗传算法步骤 81

5.5基于遗传算法的变精度粗糙集属性约简 81

5.5.1关系模型及关系数据库 81

5.5.2基于关系运算的可变精度粗糙集 83

5.5.3基于遗传算法的可变精度粗糙集属性约简 85

5.5.4实验及分析 88

5.6本章小结 89

6基于合同网模型的协作粒子群优化研究 91

6.1引言 91

6.2协作推荐的优化问题分析 91

6.3粒子群算法概述与分析 92

6.3.1粒子群算法概述 92

6.3.2粒子群算法相关定义及算法过程 92

6.3.3粒子群算法研究的现状与不足 94

6.4多Agent系统的协作 95

6.4.1多Agent协作的概念与优点 95

6.4.2多Agent协作相关模型及相关研究 96

6.5基于合同网的协作粒子群优化模型 98

6.5.1基于合同网的协作粒子群优化模型概述 98

6.5.2基于合同网的协作粒子群优化模型相关定义 100

6.5.3基于合同网的协作粒子群背包求解算法 102

6.5.4实验及分析 104

6.6本章小结 105

7结论与展望 106

7.1本书总结 106

7.2进一步研究展望 107

参考文献 109

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